斯坦福大学自然语言处理第七课“情感分析(Sentiment Analysis)”

本文详细介绍了情感分析的概念及其应用,包括电影评论、产品评价和社交媒体情感预测。情感分析旨在检测态度,例如电影评价的正面或负面。文章探讨了基准算法,包括分词、特征提取和分类器,特别提到了朴素贝叶斯方法。此外,还讨论了情感词典的构建,包括Hatzivassiloglou和McKeown的论文以及Turney算法。文章指出情感分析的难点,如词语歧义,并提出了词典学习算法的优势和方法。

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课程地址:https://class.coursera.org/nlp/lecture/31

1. What is Sentiment Analysis?

情感分析(Sentiment analysis)又可以叫做
意见抽取(Opinion extraction)
意见挖掘(Opinion mining)
情感挖掘(Sentiment mining)
主观分析(Subjectivity analysis)等等。


比如对电影好坏的评价:

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比如Google Product Search 上面对产品属性的评价,并展示褒贬程度:

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还比如Bing Shopping对上面同一台打印机的评价结果:

这里写图片描述

Twitter sentiment versus Gallup Poll of Consumer Confidence
通过Tewitter上和民意调查得来的数据的进行对比,发现两者对于消费者信心的统计结果有很大的相关性(correlation),相关度达到80%。

这里写图片描述

同样,利用Twitter上的公众情绪预测股票,发现:CLAM(平静)情绪的指数可以预测三天后道琼斯的指数。

这里写图片描述
这里写图片描述

Target Sentiment on Twitter(Twitter Sentiment App):用户可以输入产品关键字来查询其他网友对此产品的评价

这里写图片描述


Why sentiment analysis?

  • Movie: is this review positive or negative?
  • Products: what do people think about the new iPhone?
  • Public sentiment: how is consumer confidence? Is despair increasing?
  • Politics: what do people think about this candidate or issue?
  • Prediction: predict election outcomes or market trends from sentiment
    电影产品预测,民意政治倾向等等…

Sentiment analysis is the detection of attitudes

分析用户对人或物品的态度(attitudes:enduring, affectively colored beliefs, dispositions towards objects or persons)

分析主体包括:
  • Holder (source) of attitude :谁有这个属性
  • Target (aspect) of attitude :评价的对象
  • Type of attitude :有哪些方面
    • From a set of types
      Like, love, hate, value, desire, etc.
    • Or (more commonly) simple weighted polarity:
      positive, negative, neutral, together with strength
  • Text containing the attitude :文本是单句还是整句
    Sentence or entire document

由简单到复杂的情感分析:

  • Simplest task:
    • Is the attitude of this text positive or negative? 简单的极性
  • More complex:
    • Rank the attitude of this text from 1 to 5 评分等级
  • Advanced:
    • Detect the target, source, or complex attitude types 对象,来源及复杂的态度等。
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